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          北京 「切換城市」 培訓家旗下培訓平臺
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          北京金融數據分析培訓

          北京金融數據分析培訓

          課時: 請咨詢

          班型: 任意時段

          班制: 小班

          校區: 上地十街、高粱橋斜街59號 等3所分校 所有校區

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          603名學員也在學習
          • 課程詳情
          • 上課校區(3)

          課程亮點:

          朝九晚九全程跟班答疑、一對一督學、定期直播串講、五分鐘內有問必答、出勤率和進度監督、作業與測試

          學習目標:

          掌握使用Excel進行業務數據分析

          掌握業務數據分析模型與分析方法

          掌握使用Power BI進行商業智能分析

          掌握使用Mysql進行數據庫增刪改查操作

          通過制作和觀察Tableau儀表盤提供商業洞察

          掌握開發自動化交互式報表能力

          運用統計學分析方法構建實戰模型分析方法,并同結合SPSS軟件實現

          掌握數理統計學基礎知識

          精通基礎的分類、回歸、聚類方法,并結合案例應用

          可以獨立完成數據報告

          掌握數據分析在各行業的應用場景

          課程內容:

          01章業務數據分析基礎

          01-01數據分析概述

          01-02數據加工方法

          01-03數據計算方法

          01-04數據透視分析方法

          01-05業務數據可視化方法

          01-06業務數據分析案例-財務分析

          01-07作業練習:利用Excel實現多條件下的銷售額計算

          02章業務數據分析模型與分析方法

          02-01帕累托分析

          02-02案例應用1-核心產品分析

          02-03分類分析-RFM模型

          02-04案例應用2-用戶忠誠度模型

          02-05樹狀結構分析

          02-06案例應用3-汽車行業分析報告

          02-07作業練習:制作市場獲客數據分析報告

          03章數據庫概述與SQL查詢

          03-01數據庫概述與數據庫基礎

          03-02數據類型和約束條件

          03-03創建及使用數據庫

          03-04創建、修改及刪除表

          03-05插入、更新、刪除數據

          03-06查詢數據:單表查詢、集合函數查詢、連接查詢、子查詢、合并查詢、多表查詢

          03-07SQL運算符和函數

          03-08SQL綜合案例:電商數據多表查詢練習

          03-09作業練習:使用SQL匯總計算銷售類多表數據

          04章Power BI商業智能分析基礎

          04-01商業智能分析概述

          04-02商業智能分析流程

          04-03指標及指標體系

          04-04商業智能可視化分析方法

          04-05理解數據倉庫概念

          04-06數據倉庫上的數據收集

          04-07數據倉庫上的數據處理加工

          04-08作業練習:結合自己的行業領域規劃產品/運營/獲客指標體系

          05章Power BI搭建多維業務數據模型

          05-01理解數據模型

          05-02數據模型創建邏輯

          05-03理解維度與度量

          05-04掌握多條件下的透視規則

          05-05時間維度透視分析

          05-06作業練習:搭建銷售分析多維數據模型

          06章Power BI商業智能實戰案例

          06-01案例分析流程:業務背景介紹-理解數據-制作分析儀

          06-02零售銷售情況監控儀

          06-03餐飲指標監控儀

          06-04電商流量分析儀

          06-05快消行業銷售分析儀

          06-06作業練習:制作金融業務數據分析報表

          07章數據分析之統計學基礎-Part1

          07-01數據分析方法概述:數據分析過程、數據分析的商業驅動

          07-02概率論基礎:隨機事件、概率、概率分布

          07-03描述性統計分析:集中程度、離散程度、偏度和峰度

          07-04常見分布族:正態分布和中心極限定理

          07-05多維隨機變量:聯合分布、協方差、相關系數

          07-06數據簡化原理:似然函數和輔助函數

          07-07參數估計:點估計和區間估計

          07-08作業練習:對于消費者調研數據進行描述并進行特征分析

          08章數據分析之統計學基礎-Part2

          08-01匹配樣本

          08-02樣本量的確定

          08-03統計學二類錯誤

          08-04T檢驗和F檢驗方法

          08-05分類變量的相關性分析

          08-06方差分析方法

          08-07一元線性回歸分析

          08-08多元線性回歸分析

          08-09作業練習:運用調研數據進行資產價格預測

          09章SPSS數據分析實戰-Part1

          09-01數據分析全過程 - 綜合績效案例講解

          09-02SPSS軟件綜合特征 - 軟件綜合功能

          09-03SPSS軟件介紹 - 數據與變量設置

          09-04如何理解描述數據— 統計和描述性分析

          09-05如何理解描述數據— 可視化圖形探索

          09-06樣本設計與執行

          09-07SPSS進行線性回歸分析

          09-08SPSS進行Logistic回歸分析

          09-09實戰1:員工績效管理之線性回歸

          09-10實戰2:銀行客戶信用行為特征分類與違約預測

          09-11作業練習:使用線性回歸進行汽車貸款用戶價值預測

          10章SPSS數據分析實戰-Part2

          10-01特征篩選流程

          10-02DB特征篩選方法步驟

          10-03主成分分析原理

          10-04主成分分析的判斷標準和應用場景

          10-05主成分分析與因子分析

          10-06主成分回歸

          10-07客戶畫像的商業場景及應用

          10-08商業報告歸納需求

          10-09聚類算法:K-均值聚類、系統聚類和二階聚類

          10-10市場細分和應用

          10-11時間序列原理介紹:AR模型、MA模型和ARIMA模型

          10-12時間序列數據的預處理

          10-13時間序列的建模與預測

          10-14實戰1:降維在消費行為中的應用

          10-15實戰2:電商客戶行為標簽標定及異常監測

          10-16實戰3:不同市場訂戶信息的序列預測

          10-17作業練習:使用時間序列分析進行產品收益預測

          11章選修:Tableau商業智能分析與案例實戰

          11-01數據可視化和Tableau產品安裝與配置

          11-02Tableau數據獲取及數據操作

          11-03Tableau字段操作和計算字段函數

          11-04Tableau頁面及功能區介紹

          11-05Tableau排序及篩選器演示

          11-06初級數據可視化:條形圖/折線圖/餅圖/散點圖/直方圖/文本表/盒須圖/熱力圖/環形圖/詞云圖/樹形圖/氣泡圖

          11-07高級數據可視化:甘特圖/帕累托圖/漏斗圖/標靶圖/啞鈴圖/雷達圖/地圖

          11-08趨勢線/預測線原理及制作和參數應用

          11-09儀表盤和故事制作

          11-10綜合案例1:客戶留存之漏斗分析

          11-11綜合案例2:產品A/B測試分析

          11-12綜合案例3:金融投資數據分析

          • 上地十街

            地址:北京市海淀區上地十街

            電話:400-029-0976 轉 **** 查看號碼

          • 高粱橋斜街59號

            地址:北京市海淀區高粱橋斜街59號

            電話:400-029-0976 轉 **** 查看號碼

          • 廠洼街校區

            地址:廠洼路丹龍大廈

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          數據分析師核心優勢? ?CDA數據分析師系統培訓立足于數據分析領域教育事業,覆蓋了國內企業招聘數據分析師所要求的技能,進一步提升數據分析師的職業素養與能力水平,促進數據分析行業的高質量持續快速發展。數據分析師機構簡介? ?經管之家于2003年成立與中國人民大學經濟學院,致力于推動經濟的進步,傳播優秀教育資源,目前已經發展成為國內大型的經濟、管理、金融、統計類的在線教育和咨詢網站,也是國內*活躍和具影響力的經管類網絡社區。? ? 經管之家運營團隊:北京國富如荷網絡科技有限公司,成立于2006年6月,公司以經管之家為運營平臺,經營業務包括培訓業務、數據處理和分析服務和教輔產品等。經管之家"數據分析培訓中心" 自2007年成立以來,致力于開展統計軟件、數據分析和數據挖掘的培訓與咨詢服務,目前已有專家、講師團隊100多位,擁有自主版權的視頻課程60多門,每年開設現場培訓班100余場,建立了完備的數據分析培訓課程體系,每年培訓學員3000多人。服務過的企業包括中國電子商務中心、招商銀行、中國人民銀行、中國郵政儲蓄、中國聯通、中國汽車技術研究中心、南京梅鋼等機構。?? ? 發展至今,經管之家"數據分析培訓中心"已經成為具有影響力和知名度的數據分析培訓機構,我們一直努力做到:將數據分析變成一門常識,讓統計軟件成為學術研究的好伙伴,企業經營的好軍師。數據分析師學校優勢? ? CDA優勢如何?? ? 2013年,經管之家創立"CDA數據分析師"品牌,致力于為社會各界數據分析愛好者提供*優質、*科學、*系統的數據分析教育。截止2015年已成功舉辦40期系統培訓,培訓學員達3千余名; 中國數據分析師俱樂部(CDA CLUB),已舉辦30期線下免費沙龍活動,累積會員2千余名;中國數據分析師行業峰會(CDA Summit),一年兩次,參會人數達2千余名,在大數據領域影響力超前。"CDA數據分析師"隊伍在業界不斷壯大,對數據分析人才產業起到了巨大的推動作用。? ? 優勢一:師資與課程研發? ? CDA數據分析師系統培訓,由經管之家根據CDA認證標準而設立的一套針對數據分析師技能的全面系統培訓。培訓師資目前來自學界、實務界相關領域的講師、教授、專家、工程師以及企業資深分析師,名師薈萃,代表了國內數據分析培訓的專業水平,可以更好地保證培訓的學員既能學到扎實的數據分析理論知識,又能具備較強的利用軟件解決實際問題的能力,保證學員能勝任各行業數據分析師工作的要求。CDA數據分析師培訓注重結合實際,把具技術含量、具價值理念的課程傳授給學員。課程還注重啟發式教學,讓學員在動手解決問題中去學習。? ? ?CDA數據分析師課程的大綱和內容,既由經管之家、CERTIFIED DATA ANALYST INSTITUTE(CDA協以及大數據、數據挖掘領域專家潛心開發和反復研究,又經過科學的調研確定,并且將不斷地隨著數據分析的市場需求和數據分析技術的發展而調整,課程內容始終關注市場、關注前沿。課程內容的設計更注重階梯化、體系化的原則,每一個學員,不論學習和工作的背景如何,都能在該課程體系中很快找到適合自己的課程,并不斷學習提高。? ? 優勢二:繼續學習? ? 所有CDA學員除了學習現場課程之外,還會得到全程視頻錄像及輔助學習視頻課程(包括統計軟件、數據挖掘、大數據等內容),此系列視頻課程可以進行后期鞏固學習和進修學習,可扎實現學技能、拓展課余知識、升華技術層級。CDA數據分析師培訓體系除了CDA LEVEL認證培訓以外,還推出了CDA就業脫產培訓,使跨行、跨專業的學生、待業人員能夠進行全面的脫產集訓,并在培訓后解決學員就業,拿到高薪工作。除此之外,CDA還為有基礎的學員提供了更多元化更高級的行業專題培訓,包括*前沿的PYTHON、SPARK等工具,電商、金融、游戲等各行業專題,以及量化投資、CRM營銷、臨床醫學等細分領域。? ? 優勢三:在線學習? ? Pe******et(就學教育)為CDA數據分析師在線學習平臺。視頻可實現隨時隨地在線聽課,10分鐘一小節,可進行個性化、碎片化學習,更具針對性與便利性。CDA上課方式分為現場及遠程兩種方式,遠程在線學習引進了*新設備與技術,與思科的合作解決了各地區學員的需求,實現了如同現場般的遠程答疑及討論氛圍。? ? 優勢四:人才認證? ? 參與CDA培訓學員可以參加一年兩次的"CDA數據分析師認證考試",并獲得專業證書與持證人特權。CDA認證考試目前有"LEVEL 1業務數據分析師","LEVEL 2建模分析師","LEVEL 2大數據分析師",考試由經管之家主辦,通過者獲得經管之家CDA認證證書,并可到臺灣申請由"中華資料采礦協會"頒發的"資料采礦分析師"證書,亦可獲得由CDA協會認證的"CERTIFIED DATA ANALYST CERTIFICATION"。? ? 優勢五:CDA社群? ? 經管之家有十二個社區,七百個版塊,六百萬會員。每日討論的熱點話題及資料以千計。學員在學后可以到"CDA數據分析師"版塊進行交流、提問、下載資料等,形成數據分析專業聚集地,促進學員在圈子交流中高效發展。? ? 除了在線平臺,中國數據分析師俱樂部(CDA CLUB)匯聚了數據分析領域的各界興趣愛好者,截止2015年已舉辦30期線下沙龍活動,會員累計2千余名,有高級會員與普通會員。在俱樂部中各會員可以通過共享資源方式獲得相應積分,以積分兌換其他優質資源,形成了自發式的交流互動。? ? 中國數據分析師行業峰會、大數據生態縱覽峰會(CDA SUMMIT)。一年兩次的行業峰會,匯聚了國內*的專家學者,發布前沿思想與技術,參會人員上千名,盛世浩大,影響超前,為數據人才和大數據行業的發展起到了極大的推動作用。發展歷程:"2006年?開展數據統計、計量實戰,學術研究等相關培訓視頻和現場班2007年?開展數據統計、數據分析相關培訓班2011年?隨著大數據熱潮的來臨,依托累計上萬類共享資料,多年沉淀師資團隊,論壇召集多位專家,研發CDA數據分析師體系2013年CDA數據分析師品牌成立,提供系統化的大數據、數據分析人才培養和認證2014年?CDA INSTITUTE 成立 ,并推出第一屆全國CDA數據分析師認證考試2015年第一屆中國數據分析師行業峰會(CDAS)在9月11日成功舉辦,參會人數逾3000人2016年?CDA匯聚海內外大數據、數據分析專家上千人,推出就業班、數據科學家訓練營、企業內訓、CDA俱樂部等多個項目2017年整合論壇與CDA數據分析師業內資源,形成數據分析領域生態圈,并進一步升級CDA企業內訓體系,正式推出大數據實驗室2018年北上廣深等多個城市均有校區;擁有200多位專業師資;培養學員超過3萬人,每年6月/12月全國28個城市舉辦CDA認證考試2019年已舉辦九屆數據分析師認證考試,得到業界廣泛認可,學員遍布各大知名企業。人工智能產品“好學AI”問世,引領DT時代新一波技術培訓浪潮"數據分析師師資力量

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